nn.Sequential是什么
时间: 2023-11-12 17:27:01 浏览: 30
nn.Sequential是PyTorch中的一个模块,用于将多个神经网络层按照顺序组合起来,形成一个神经网络模型。它可以通过添加一系列的nn.Module子模块来构建神经网络,同时还可以按照顺序依次传递输入数据,实现前向传播计算。使用nn.Sequential可以方便地构建各种神经网络模型,如卷积神经网络、全连接神经网络等。
相关问题
nn.sequential是什么意思
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中用于构建神经网络模型的模块,它可以将多个层按照一定的顺序组合起来构成一个更复杂的模型。`nn.Sequential` 可以接受一系列的子模块(如卷积层、池化层、激活函数等)作为参数,按照添加的顺序自动将它们组装成一个神经网络。
例如,我们可以通过以下代码定义一个简单的神经网络:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
```
这个神经网络包含两个线性层和两个非线性激活函数层,输入数据的维度是 784,输出数据的维度是 10。在 `nn.Sequential` 中添加子模块时,它们会按照从左到右的顺序依次组合起来,形成一个完整的神经网络模型。
nn.Sequential是什么意思
`nn.Sequential` 是 PyTorch 中用于构建神经网络模型的模块,它可以将多个层按照一定的顺序组合起来构成一个更复杂的模型。`nn.Sequential` 可以接受一系列的子模块(如卷积层、池化层、激活函数等)作为参数,按照添加的顺序自动将它们组装成一个神经网络。
例如,我们可以通过以下代码定义一个简单的神经网络:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 10),
nn.Softmax(dim=1)
)
```
这个神经网络包含两个线性层和两个非线性激活函数层,输入数据的维度是 784,输出数据的维度是 10。在 `nn.Sequential` 中添加子模块时,它们会按照从左到右的顺序依次组合起来,形成一个完整的神经网络模型。